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Multimodal Fusion of Brain Imaging Data: Methods and Applications

Machine Intelligence Research 2024年第1期21卷 136-152页

作者： na luo Weiyang Shi Zhengyi Yang Ming Song Tianzi Jiang Brainnetome Center and national Laboratory of Pattern Recognition Institute of AutomationChinese Academy of SciencesBeijing 100190China School of Artificial Intelligence University of Chinese Academy of SciencesBeijing 100049China Center for Excellence in Brain Science and Intelligence Technology Institute of AutomationChinese Academy of SciencesBeijing 100190China Research Center for Augmented Intelligence Zhejiang LaboratoryHangzhou 311100China

Neuroimaging data typically include multiple modalities,such as structural or functional magnetic resonance imaging,dif-fusion tensor imaging,and positron emission tomography,which provide multiple views for observing and analyzing the *** lever-age the complementary representations of different modalities,multimodal fusion is consequently needed to dig out both inter-modality and intra-modality *** the exploited rich information,it is becoming popular to combine multiple modality data to ex-plore the structural and functional characteristics of the brain in both health and disease *** this paper,we first review a wide spectrum of advanced machine learning methodologies for fusing multimodal brain imaging data,broadly categorized into unsupervised and supervised learning *** by this,some representative applications are discussed,including how they help to under-stand the brain arealization,how they improve the prediction of behavioral phenotypes and brain aging,and how they accelerate the biomarker exploration of brain ***,we discuss some exciting emerging trends and important future ***,we intend to offer a comprehensive overview of brain imaging fusion methods and their successful applications,along with the chal-lenges imposed by multi-scale and big data,which arises an urgent demand on developing new models and platforms.

关键词： Multimodal fusion supervised learning unsupervised learning brain atlas cognition brain disorders

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Performance improvements in complementary metal oxide semiconductor devices and circuits based on fin field-effect transistors using 3-nm ferroelectric Hf_(0.5)Zr_(0.5)O_(2)

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Rare Metals 2024年第7期43卷 3242-3249页

作者： Zhao-Hao Zhang Yan-na luo Gao-Bo Xu Jia-Xin Yao Zhen-Hua Wu Hong-Bin Zhao Qing-Zhu Zhang Hua-Xiang Yin Jun luo Wen-Wu Wang Hai-Ling Tu Integrated Circuit Advanced R&D Center Institute of Microelectronics of Chinese Academy of SciencesBeijing 100029China School of Integrated Circuits University of Chinese Academy of SciencesBeijing 100049China State Key Laboratory of Advanced Materials for Smart Sensing General Research Institute for Nonferrous MetalsBeijing 100088China

In this work,a conventional HfO_(2) gate dielectric layer is replaced with a 3-nm ferroelectric(Fe) HZO layer in the gate stacks of advanced fin field-effect transistors(FinFETs).Fe-induced characteristics,e.g.,negative drain induced barrier lowering(N-DIBL) and negative differential resistance(NDR),are clearly observed for both p-and n-type HZO-based *** characteristics are attributed to the enhanced ferroelectricity of the 3-nm hafnium zirconium oxide(HZO) film,caused by Al doping from the TiAlC capping *** mechanism is verified for capacitors with structures similar to the *** to the enhanced ferroelectricity and N-DIBL phenomenon,the drain current(I_(DS))of the HZO-FinFETs is greater than that of HfO_(2)-FinFETs and obtained at a lower operating ***,circuits based on HZO-FinFET achieve higher performance than those based on HfO_(2)-FinFET at a low voltage drain(V_(DD)),which indicates the application feasibility of the HZO-FinFETs in the ultralow power integrated circuits.

关键词： FinFET Ferroelectric Hafnium zirconium oxide Subthreshold swing Low power

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基于改进VAE的时间序列数据增强方法

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华东理工大学学报（自然科学版） 2024年第3期50卷 400-410页

作者：范振杰罗娜华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室上海200237

基于数据驱动的时间序列预测模型通常需要大量的训练数据,当数据量不足时将导致建模的准确性下降。本文针对时间序列预测中的小样本问题,提出了一种基于改进变分自编码器(Variational Auto-Encoder,VAE)的时间序列数据增强方法,旨在生... 详细信息

基于数据驱动的时间序列预测模型通常需要大量的训练数据,当数据量不足时将导致建模的准确性下降。本文针对时间序列预测中的小样本问题,提出了一种基于改进变分自编码器(Variational Auto-Encoder,VAE)的时间序列数据增强方法,旨在生成和原始数据不同但分布相似的虚拟数据。通过在编码网络中引入多头自注意力机制挖掘原始数据深层特征,为解码网络生成数据时提供全面的特征信息;引入残差连接避免模型出现梯度消失的问题。由于时间序列数据具有趋势与周期性,故在解码网络中引入趋势组件和季节性组件,以准确表示原始数据的时间特性,并且为数据的生成过程赋予时间上的可解释性。为了验证本文方法的有效性,和当前常用的时序数据增强方法进行比较,实验结果表明,该方法在虚拟样本的生成和时间序列回归预测上均具有较好表现。

关键词：小样本数据增强时间序列数据 VAE 可解释性

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小样本下基于领域自适应的间歇过程质量预测

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化学工业与工程 2024年第3期41卷 142-153页

作者：范振杰罗娜华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室

针对间歇过程因样本量不足导致预测精度低的问题，提出一种基于领域自适应的间歇过程质量预测模型方法。首先，引入空间注意力机制自适应地增强与质量指标相关性高的输入变量，结合一维卷积层和长短期记忆网络单元分别挖掘数据的空间特... 详细信息

针对间歇过程因样本量不足导致预测精度低的问题，提出一种基于领域自适应的间歇过程质量预测模型方法。首先，引入空间注意力机制自适应地增强与质量指标相关性高的输入变量，结合一维卷积层和长短期记忆网络单元分别挖掘数据的空间特征和时间特征。其次，将领域自适应方法引入到建模过程中，进行目标域数据和源域数据之间特征的自适应匹配，降低2个数据集因分布差异对模型预测精度的影响。该方法在慢时变的青霉素生产过程仿真数据集和酚醛树脂工业生产过程进行了验证。实验结果表明，所提出的模型能有效地提高小样本下间歇过程质量预测的精度。

关键词：间歇过程小样本领域自适应

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油藏微生物在油气开发中的应用及展望

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中国地质调查 2024年第3期11卷 9-16页

作者：罗娜穆红梅北京大学地球与空间科学学院北京100871 清华大学环境学院北京100084

油藏是典型的高温、高压、高矿化度且厌氧的多重极端环境,油藏微生物是其中重要的组成部分。研究油藏微生物对阐明油气资源的形成、生物地球化学循环及生命起源与进化等过程有重要意义。通过文献调研,对油藏中微生物的相互作用方式、机... 详细信息

油藏是典型的高温、高压、高矿化度且厌氧的多重极端环境,油藏微生物是其中重要的组成部分。研究油藏微生物对阐明油气资源的形成、生物地球化学循环及生命起源与进化等过程有重要意义。通过文献调研,对油藏中微生物的相互作用方式、机理和主要功能进行了阐述,对油藏微生物在提高石油采收率、石油污染生物修复以及碳捕集、利用与封存(carbon capture,utilization and storage,CCUS)等领域中的作用机理和应用进展进行了总结,并提出了未来在利用油藏微生物过程中还需要解决的关键问题。油藏微生物在油气勘探及环境修复应用中具有经济成本较低和环境友好的优势,未来具有良好的应用前景。研究成果可为油藏微生物的研究和应用提供参考。

关键词：油藏微生物石油地质提高采收率碳捕集、利用与封存环境修复

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基于区块链的农产品供应链溯源数据多条件查询优化方法研究

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农业机械学报 2024年第3期55卷 362-374页

作者：高官岳孙传恒罗娜徐大明邢斌上海海洋大学信息学院上海201306 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 农产品质量安全追溯技术及应用国家工程研究中心北京100097

随着基于区块链的农产品溯源系统迅速发展,区块链查询能力面临着巨大挑战。对于供应链参与方来说,区块链中保存的数据多为编码或序列化的数据,使得供应链参与方的审计和监督等存在多条件查询的工作变得十分困难。通常情况下,原生区块链... 详细信息

随着基于区块链的农产品溯源系统迅速发展,区块链查询能力面临着巨大挑战。对于供应链参与方来说,区块链中保存的数据多为编码或序列化的数据,使得供应链参与方的审计和监督等存在多条件查询的工作变得十分困难。通常情况下,原生区块链并未提供满足多条件查询的查询方式。因此,为了实现多条件查询并提高查询效率,本研究提出一种农产品溯源数据多条件查询优化方法。首先,该方法采用一种优化的Merkle树结构(n-Tree)对交易信息进行重构,从而提供更高效的条件验证能力。其次,通过自适应多条件区块布隆过滤器判断交易信息中查询条件的存在性,进而快速过滤区块。最后,提出一种应用TWTN-Heap(Time weight and transaction number based heap)结构的索引构建方法,以区块权重为序构建主条件相关的区块号索引列表。产品数据的查询过程包括遍历区块号索引列表、过滤非相关区块以及验证特定查询条件,从而获得条件查询结果。实验结果表明,本研究提出的产品数据条件查询优化方法能够有效地解决农产品供应链面临的条件查询问题,同时保证查询时间消耗维持在15 ms左右,查询效率较默克尔语义字典树(Merkle semantic trie, MST)方法提高60.9%,较原始遍历(Orignal traverse, OT)方法提高87.7%。

关键词：农产品供应链区块链溯源条件查询 n-Tree 布隆过滤器

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高温极端天气影响下的成都平原一次典型臭氧污染过程分析

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环境科学 2024年第4期45卷 2028-2038页

作者：雷丽娟张懿罗伊娜张潇冯淼成都市环境保护科学研究院成都610072 无锡中科光电技术有限公司无锡214135 四川省生态环境科学研究院成都610041

基于气象再分析资料及成都市芳邻路站点大气综合观测数据,采用PMF、PSCF和CWT等方法对成都市2022年发生的一次持续性臭氧(O_(3))污染过程进行分析.结果表明,本次污染过程持续了18 d,O_(3)浓度最大8 h平均值第90百分位数达242.62μg·m^(... 详细信息

基于气象再分析资料及成都市芳邻路站点大气综合观测数据,采用PMF、PSCF和CWT等方法对成都市2022年发生的一次持续性臭氧(O_(3))污染过程进行分析.结果表明,本次污染过程持续了18 d,O_(3)浓度最大8 h平均值第90百分位数达242.62μg·m^(-3).由于副热带高压强大且长时间控制四川,气温屡创新高,成都市日最高温度达到41.63℃,异常持久高温强辐射为O_(3)生成提供有利气象条件.面对持续高温干旱灾害性天气影响,四川电网面临极其严峻的保供形势,污染期间四川省多地出现不同程度的让电于民.分析对比让电前后空气质量科研数据发现:(1)让电后O_(3)前体物NO_(2)和VOCs浓度均有不同程度降低,O_(3)浓度削峰效果较好;(2)让电后大气反应活性OFP和L_(·OH)中烷烃和芳香烃贡献率均下降,但贡献前10物种贡献率较让电前提高,主要是因为高温所致植物排放异戊二烯增加;(3)从源解析结果来看,让电前后移动源、工业源和油气挥发源贡献率基本不变,天然源贡献率上升,溶剂源贡献率下降;(4)让电前成都近郊短距离传输叠加眉山一带传输对成都有影响,强潜在源位于主城区偏东区域,让电后潜在源区域缩小、强潜在源弱化、影响减弱,由此可见联防联控对成都市O_(3)污染防治作用较大.

关键词：高温极端天气臭氧污染让电于民正定矩阵因子分解法(PMF) 潜在源贡献因子法(PSCF) 浓度轨迹加权法(CWT)

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基于区块链的三文鱼冷链多链协同监管模型研究

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农业机械学报 2024年第1期55卷 360-370页

作者：孙传恒杨晓虎罗娜陈枫徐大明邢斌天津农学院计算机与信息工程学院天津300384 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 农产品质量安全追溯技术及应用国家工程研究中心北京100097

在冷链行业集群式发展的背景下,为解决在三文鱼冷链多链协同过程中由于监管数据持续性与碎片化所带来的跨链签名数据传输且真实性验证效率缓慢的问题,设计了基于区块链的三文鱼冷链多链协同监管模型,该模型包括基于聚合签名算法的数据... 详细信息

在冷链行业集群式发展的背景下,为解决在三文鱼冷链多链协同过程中由于监管数据持续性与碎片化所带来的跨链签名数据传输且真实性验证效率缓慢的问题,设计了基于区块链的三文鱼冷链多链协同监管模型,该模型包括基于聚合签名算法的数据验证与冷链模式监管的方法,该方法在提升跨链监管数据真实性验证效率的同时保证了三文鱼冷链监管的细粒度与完整性。最后,基于以太坊平台实现了三文鱼冷链多链协同监管模型的原型系统。经系统性能测试,在监管性能方面,多链架构监管性能相较于单链架构平均提高17.98%,且随着区块链交易增多,多链架构监管性能优势将更加明显;在真实性验证效率方面,根据验证时间曲线的趋势线斜率分析,传统验证算法的斜率为57.448,而聚合签名算法的斜率为0.553。这表明随着签名数量的增加,聚合签名算法在验证效率方面具有明显的优势;在通信消耗方面,传统签名算法所需要的签名通信量在理论极限值下最多可达到4 875 B,而聚合签名算法所需的签名通信量即使在未压缩的情况下也一直保持在96 B。测试结果表明,在三文鱼冷链场景中,聚合签名与验证的方法在数据批量传输批量验证的条件下具有良好的效率优势,为可信冷链监管、集群式冷链发展提供借鉴与参考。

关键词：三文鱼冷链冷链监管多链跨链聚合签名

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面向预制食品溯源的隐私数据加密共享方法研究

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农业机械学报 2024年第5期55卷 405-418页

作者：王少华孙传恒罗娜徐大明张航邢斌天津农学院计算机与信息工程学院天津300384 农产品质量安全追溯技术及应用国家工程研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097

随着区块链技术在食品溯源领域的发展,预制食品的质量安全得到了有效保障。然而,预制食品上下游生产加工环节众多的产业特点,使溯源变得困难。在溯源的同时安全共享食谱、秘方等隐私数据,使供应链更好地协同生产则十分重要。为解决上述... 详细信息

随着区块链技术在食品溯源领域的发展,预制食品的质量安全得到了有效保障。然而,预制食品上下游生产加工环节众多的产业特点,使溯源变得困难。在溯源的同时安全共享食谱、秘方等隐私数据,使供应链更好地协同生产则十分重要。为解决上述问题,提出了一种面向预制食品溯源的门限代理重加密(Threshold proxy re-encryption)隐私数据共享的方法,设计了一条预制食品溯源区块链和追溯生产批号关联相关溯源数据,确保数据的真实可信。使用门限代理重加密,预制食品生产商通过门限代理重加密将研发的食谱加密为初加密密文,同时在本地生成重加密密钥,将初加密密文与重加密密钥上传至预制食品溯源区块链中;第三方半诚实服务商将从区块链上获取的重加密材料进行重加密生成重加密密文,将重加密密文上传至区块链;监管部门等数据访问者则使用自身私钥将从区块链上获取的重加密密文进行重加密解密,实现隐私数据在溯源区块链上的安全共享。该方法基于Hyperledger Fabric,搭建了一个预制食品溯源区块链原型系统进行测试。测试结果表明,所提出的面向预制食品溯源的隐私数据加密共享方法在隐私数据共享方面与常用的数据加密共享方法相比计算开销较低。数据上链、公开数据查询、隐私数据查询的平均时延分别为1473.8、63.9、59.9 ms,系统性能良好。实验结果表明,提出的方法达到了供应链隐私数据安全共享的目的,确保了商业机密和知识产权的安全共享,对预制食品行业发展和食品安全提升具有参考价值。

关键词：预制食品区块链溯源隐私保护门限代理重加密

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基于支持向量机算法的音乐风格识别系统

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安徽师范大学学报（自然科学版） 2024年第2期47卷 123-128页

作者：罗红霞罗娜浙江音乐学院戏剧系浙江杭州310024 萍乡学院教育学院江西萍乡337055

音乐风格分类是音乐信息检索和音乐推荐当中的重要一环,它对音乐风格分类效率的要求越来越高。然而,音乐风格的识别对于非专业人士而言是比较困难的,因此我们建立了一种基于机器学习的音乐风格识别系统,该文研究对象为最具代表性的4类... 详细信息

音乐风格分类是音乐信息检索和音乐推荐当中的重要一环,它对音乐风格分类效率的要求越来越高。然而,音乐风格的识别对于非专业人士而言是比较困难的,因此我们建立了一种基于机器学习的音乐风格识别系统,该文研究对象为最具代表性的4类音乐风格,并选取47首爵士风格音乐、47首摇滚风格音乐、42首古典风格音乐以及40首现代风格音乐作为样本,应用快速傅里叶变换、图像特征提取,结合机器学习模型,建立了基于支持向量机算法的音乐风格识别系统,最终实现了四种音乐风格的同时识别。该模型用于盲测的AUC(受试者工作特征曲线下面积)平均值为0.871,分类的准确率为71.7%。

关键词：支持向量机算法音乐风格快速傅里叶变换

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